可解释人工智能（XAI）通过使人工智能系统更透明、更负责任、更公平，从而增强人工智能伦理。当开发者能够理解模型如何做出决策时，他们就能识别可能损害用户或违反伦理原则的偏见、错误或意外行为。例如，一个总体看起来准确的信用评分模型，可能由于训练数据中隐藏的偏见而不公平地惩罚某些人群。特征重要性分析或决策树可视化等 XAI 技术有助于发现这些问题，使开发者能够调整模型或数据集，使其符合伦理标准。
XAI 还通过明确人工智能驱动结果的责任来加强问责制。在医疗保健或刑事司法等高风险领域，不透明的“黑箱”模型可能难以确定有害决策的责任。例如，如果一个医疗诊断模型错误地推荐了有风险的治疗方案，LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）等 XAI 工具可以突出显示哪些患者数据点影响了该推荐。这种透明性使开发者、审计师或监管机构能够验证决策过程是否遵守伦理准则，例如避免依赖种族或性别等不相关因素。缺乏这种透明度，组织部署的系统就可能在没有有效监督的情况下运行，从而带来风险。
最后，XAI 通过弥合技术系统与人类利益相关者之间的差距来增强信任。开发者可以在图像识别模型中使用显著性图等技术，向用户展示人工智能为何将某个图像标记为“高风险”，或者为基于文本的决策生成自然语言解释。例如，一个使用 XAI 的贷款审批系统可能会解释：“您的申请因收入过低和债务收入比过高而被拒绝。”这些解释不仅符合 GDPR 的“解释权”等法规，还赋予用户挑战错误决定或提供缺失上下文的权力。通过优先考虑可解释性，开发者降低了人工智能系统被视为武断或不公正的风险，这对于符合伦理的采用至关重要。